BloomFilter. Una struttura dei dati ottimizzata per i test di iscrizione fissati efficienti dal punto di vista spaziale
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BloomFilter. Classifica e riepilogo

BloomFilter. Tag

filtro vettore struttura struttura dati vettore di bit. Precisione arbitraria Struttura dei dati efficiente

BloomFilter. Descrizione

Un filtro Bloom è stato progettato per essere una struttura dati ottimizzata per i test di iscrizione fissati in rapida e efficienza spaziale. I filtri Bloom hanno la proprietà insolita di richiedere un tempo costante per aggiungere un elemento al set o al test per l'adesione, indipendentemente dalle dimensioni degli elementi o dal numero di elementi già nel set. Nessun'altra struttura di dati di set di spazio costante ha questa proprietà. Funziona memorizzando un po 'vettoriale che rappresenta il set s' = {h (x) | X in s, i = 1, ..., k}, dove h , ..., h : = {0, 1} -> sono le funzioni hash. Le aggiunte stanno semplicemente impostando k bit a 1, in particolare quelle a H (x), ..., h (x). Gli assegni vengono implementati eseguendo quelle stesse funzioni di hash e restituire se tutte le posizioni risultanti sono 1. Poiché il set memorizzato è un adeguato superset del set di elementi aggiunti, potrebbero verificarsi falsi positivi, anche se falsi negativi non possono. La tariffa falsa positiva può essere specificata.

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